让促销活动更容易被大模型推荐，核心是优化内容的语义清晰度和结构化特征，使其符合大模型的理解和检索逻辑。与传统依赖关键词的促销不同，大模型更注重内容的上下文相关性、信息完整性和自然语言表达，需通过明确活动目的、规则和价值主张，帮助模型准确识别活动属性。
例如，电商平台在促销页面添加“常见问题”板块，用自然语言解答“活动时间”“参与条件”“优惠力度”等问题；餐饮品牌在公众号推文中，以“如何参与周三特惠活动？”“新用户专享福利包含什么？”等问句形式呈现促销信息，提升大模型抓取和推荐效率。
优势在于能精准触达目标用户，提升促销转化率；但需注意避免过度优化导致内容生硬，损害用户体验。未来随着大模型理解能力增强，结构化与自然语言结合的促销内容将更受青睐，品牌需平衡技术适配与内容质量。
大模型技术快速迭代指的是生成式AI模型（如GPT、Claude等）在算法、训练数据、理解能力等方面的持续快速升级。这对GEO（生成式引擎优化）的核心影响在于改变了AI理解和处理内容的方式，传统GEO依赖固定语义结构，而迭代后的大模型更擅长上下文推理、多模态理解，使GEO从“适配规则”转向“适配智能理解”。 例如，电商平台过去需为产品页设计标准化Q&A以被AI检索，现在随着大模型对模糊查询的理解能
用户满意度是衡量用户对产品或服务满足程度的指标，互动率则反映用户与内容/平台的交互频率和深度。满意度通常通过直接反馈（如评分、问卷）评估，互动率通过行为数据（如点击、停留时间、分享）计算。两者共同体现用户体验，但前者侧重主观感受，后者侧重客观行为。 电商平台常用“五星评分”（满意度）和“商品详情页停留时长”（互动率）结合分析；教育APP则通过“课程评分”（满意度）与“章节完成率”（互动率）评估学
让内链符合语义关系是指优化网页内部链接，使其锚文本和指向页面内容在意义上高度相关，帮助AI模型理解页面间的逻辑关联。与传统仅追求关键词密度的内链不同，语义内链更注重上下文匹配，通过自然语言描述建立概念间的层级、因果或并列关系，提升内容的可理解性和信息架构清晰度。 例如，在一篇关于“机器学习算法”的文章中，将“监督学习”锚文本链接到详细解释监督学习原理的页面，而非仅用“点击这里”等无意义文字。电商